AI搭載SASEとは？

SASE（Secure Access Service Edge ）は、どこからでもネットワークリソースに安全にアクセスできるクラウドベースのセキュリティフレームワークです。

従来のネットワーク・アプローチやテクノロジーでは、デジタル組織が必要とするセキュリティやアクセス・コントロールはもはや実現できません。現代の企業は、場所に関係なく、ユーザーが即座に、中断することなくアクセスできることを要件としています。リモートユーザーの増加、クラウドベースのアプリケーションの使用、データセンターではなくクラウドサービスや支店へのデータフローの増加により、新しいネットワークセキュリティのアプローチが必要になっています。

SASEソリューションを採用することで、複数のビジネスメリットが得られます：

• 柔軟性
• コスト削減
• 複雑性の軽減
• パフォーマンスの向上
• 信頼ゼロ
• 脅威防御
• データ保護

SASEにおけるAIの役割

人工知能（AI）は現在、セキュア・アクセス・サービス・エッジ（SASE）アーキテクチャにおいて極めて重要な役割を果たしています。この革新的なテクノロジーは、効率的なセキュリティ対策とネットワーク強化の成果を可能にする機能を導入しました。

ユーザーエクスペリエンス

AIがSASEのユーザーエクスペリエンスを大幅に強化。SASEアーキテクチャは、グローバルに分散されたクラウドサービスを活用し、優れたセキュリティを提供し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。AIテクノロジーは、ユーザーデバイスからアプリケーションの目的地までの接続の健全性とパフォーマンスを測定し、効果的な自律的デジタル・エクスペリエンス管理（ADEM）を可能にします。

AIはネットワーク全体のデータ集約において重要な役割を果たし、IT管理者がネットワーク監視やユーザーから報告された問題からのシグナルを相関させることを可能にします。AIは複数の入力を1つの問題に統合することができるため、管理者は問題を効率的に特定して解決することができます。AIの先制的な機能は、ユーザーが報告する前に潜在的な問題にフラグを立てるのに役立ち、よりプロアクティブなネットワーク管理アプローチを促進します。

サイバーセキュリティ

AIはサイバーセキュリティ管理における目新しい概念ではありません。セキュリティの脅威を特定するために、機械学習（ML）やAIに由来する技術が実装されて久しい。そのようなアプリケーションの一つは、フィッシングキットの検出です。AIとMLの手法を活用することで、SASEはフィッシングキットがこのようなページを生成するタイミングを特定し、ユーザーが悪意のあるウェブサイトにアクセスするのを防ぎ、ネットワークセキュリティの全体的な態勢を強化します。高度なURL Filteringは、SaaSプラットフォームのフィッシング攻撃を防ぐのにも役立ちます。

データ

AIの有効性は、主に自由に使えるデータの質と量に依存します。SASEのコンテキストでは、AIは、セキュリティ、ネットワーク、および運用から収集されたデータを活用することができます。

重要なのは、完全で一貫性のある正しいデータという原則が、AIの効率性を支えているということです。完全なデータとは、目の前の問題に関連するすべてのデータを収集することを意味し、一貫性のあるデータとは、すべてのデータ要素にわたって形式、構造、ラベル付けが変わらないことを意味します。正しいデータは、データ収集プロセスが信頼できることを示唆し、信頼できるデータ出力を保証します。

SASEにおけるAIテクノロジーは、これらの原則に従うことで、セキュリティ、ネットワーク、運用など、さまざまな中核分野で変革をもたらすことができます。

AIオペレーション（AIOps）

SASEにおける AIオペレーション（AIOps）の 統合は、複雑なITオペレーションの自動化におけるAIの範囲をさらに拡大しました。AIOpsは、AIベースの問題検出と予測分析を促進し、サービス中断の原因となる可能性のある問題をプロアクティブに修復します。

SASEにAIOpsを採用することで、単一のダッシュボードからシンプルかつ迅速にネットワークの異常を発見できるため、生産性が向上し、平均解決時間（MTTR）が短縮されます。

AIを活用したSASEの仕組み

AIを活用したセキュアアクセスサービスエッジ（SASE）は、人工知能と機械学習を活用してクラウドベースのネットワークのセキュリティとパフォーマンスを強化します。その機能を理解するためには、ネットワークとセキュリティという2つの柱に焦点を当てることが重要です。

AIを搭載したSASEは、AIを適用してネットワークトラフィックをより効率的に管理することで、ネットワークパフォーマンスを最適化します。例えば、AIは過去のデータやユーザーの行動に基づいてネットワーク需要を予測することができ、ネットワークリソースをプロアクティブに割り当て、遅延を減らし、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

セキュリティの面では、AIは潜在的な脅威を特定し、軽減する上で極めて重要な役割を果たします。機械学習は継続的にネットワークの挙動を分析し、サイバー脅威の可能性を示す異常を検出します。脅威の可能性が検知された場合、システムはその脅威を隔離し、ネットワークを通じて拡散するのを防ぐことで、リスクを軽減することができます。さらに、システムはすべてのインタラクションから学習するため、時間の経過とともに新たな脅威パターンを特定し、ネットワークを保護する能力を継続的に向上させることができます。

AIを活用したSASEのもう一つの重要な点は、データ管理能力です。その動作に伴い、ネットワークやセキュリティイベントから膨大な量のデータを収集します。このデータは中央のデータレイクに保存され、システムの統一的なビューを容易にするだけでなく、AIアルゴリズムが学習し、改善するための原材料となります。AIの活用により、効果的なデータ管理を実現し、意思決定のための有意義な洞察を導き出します。

複雑なITオペレーションの自動化におけるAIの役割は、誇張しすぎることはありません。問題検出、予測分析、問題解決など、さまざまな運用機能を自動化することで、問題解決までの時間を短縮し、生産性を向上させます。

最終的に、AIを搭載したSASEは、ネットワーク需要の予測、脅威検知、データ管理、運用の自動化にAI技術を適用することで、ネットワークパフォーマンスとセキュリティを強化します。データから学習する機能により、継続的な適応と改善が可能になり、クラウドファーストの世界でネットワークを保護するために組織にとって不可欠なツールとなっています。

AI搭載SASEのメリット

サイバーセキュリティの有効性の向上

AIを搭載したSASEは、機械学習技術によりセキュリティを強化します。これにより、従来のセキュリティ対策と比較して、より広範な脅威をカバーすることができます。具体的には、AIはDNSベースの脅威や未知の回避型脅威の検知を強化し、全体的なセキュリティ効果を向上させることができます。

さらに、AIを活用したSASEソリューションは、多くの場合、業界特有のセキュリティ要件やコンプライアンス要件に合わせてカスタマイズすることができます。

AIは、SASEのフレームワークの中でリアルタイムの脅威検知と防御を強化する上でも重要な役割を果たします。実際、ネットワークの挙動を継続的に分析することで、未知の脅威や回避能力の高い脅威をリアルタイムで防御します。

機械学習アルゴリズムは、ウェブページのソースコード、画像、テキスト、URLパターンを分析して潜在的な脅威を検知し、それらを効果的に軽減することができるため、脅威インテリジェンスのレイヤーを追加することができます。このレベルの分析により、フィッシングの検知と防御能力が向上し、同様のサイバーセキュリティの脅威もカバーすることができます。

サイバーセキュリティにおけるAIの役割は、脅威検知にとどまらず、プロアクティブな脅威緩和にも及びます。継続的な学習とパターン認識により、AIは潜在的脅威を予測し、予防措置を講じることで、SASEフレームワークの全体的なサイバーセキュリティ体制を強化することができます。

管理業務の合理化

AIを搭載したSASEは、エンドユーザーとIT管理者の双方にメリットをもたらします。管理者は、AIを活用して管理負担を軽減し、管理を簡素化することで、トラブルシューティングや複数のコンソールを管理する代わりに、価値の高いタスクに集中することができます。IT管理に関連する多くの手作業を自動化することで、AIを搭載したSASEは業務効率を大幅に向上させることができます。

さらに、AIを搭載したSASEは、AIOpsを統合して複雑なITおよびNOC機能を自動化することで、生産性を高め、解決までの平均時間を短縮します。これにより、ITプロフェッショナルは、AIベースの問題検出と予測分析を通じて、サービス中断の原因となる問題をプロアクティブに修正することができます。

ユーザーエクスペリエンスの向上

AIはITプロフェッショナルにメリットをもたらすだけでなく、エンドユーザー体験を大幅に向上させます。リアルタイムの可視化と問題解決能力を可能にすることで、AIはシームレスなユーザー体験を提供し、IT担当者が潜在的な問題に迅速に対処できるよう支援します。

拡張性と適応性

AIを搭載したSASEは、高い適応性と拡張性を備えており、変化するビジネスニーズに効率的に対応することができます。大規模化が困難な従来のハードウェアベースのアーキテクチャとは異なり、AIを搭載したSASEは、ビジネスの成長、買収、新しいオフィスの追加などの変化に容易に対応できます。

ネットワークパフォーマンスの向上と遅延の低減

AIはネットワークのパフォーマンスや待ち時間の短縮には直接影響しないかもしれませんが、より効率的なルーティングやネットワーク問題のタイムリーな検出と緩和を促進することで、これらの側面に貢献することができます。

さらに、AIを搭載したSASEシステムは、リモートユーザーのアプリケーションやリソースへの安全で効率的なアクセスを促進します。AIは接続ルーティングには直接関与しませんが、自動化と学習機能によってネットワークを最適化し、パフォーマンスとセキュリティを向上させることができます。

一貫した可視性とスマートな意思決定

AIを活用したSASEフレームワークでSD-WANとクラウド提供型セキュリティサービスエッジ（SSE）を融合させることで、組織はネットワーク全体で一貫した可視性を維持できます。AIと機械学習を活用することで、よりスマートでデータに基づいた意思決定を行い、ネットワーク管理とセキュリティを向上させることができます。

AIを活用したSASEの未来

AIは、セキュア・アクセス・サービス・エッジ（SASE）技術の将来に大きな期待を寄せています。自動化、分析、最適化が可能なAIは、ネットワークセキュリティ、パフォーマンス、運用のさまざまな側面に革命をもたらす可能性を秘めています。

現在進行中のAI搭載SASEの開発で最も力を入れている分野は、自然言語インターフェースの統合です。これらのインタフェースは、平易な英語のクエリを使用してシステムと対話するメカニズムを提供することにより、IT管理者がしばしば遭遇する複雑なタスクを簡素化します。この進歩により、トラブルシューティングと問題解決が迅速化され、通常1時間かかる調査が即座に対応できるようになります。

例えば、IT管理者は自然言語インターフェースを利用して、特定のユーザーが特定のアプリケーションにアクセスできるかどうかを迅速に診断することができます。セキュリティポリシー、ネットワークの健全性、アプリケーションの状態など、さまざまな要因を分析できるAIシステムは、インテリジェントで簡潔な対応を提供できます。これにより、複数のダッシュボードを操作する必要性が軽減され、問題の診断と解決にかかる時間が大幅に短縮されます。

AIの潜在的な影響力は、問題解決にとどまらず、予測の領域にまで及びます。AIを搭載したSASEは、パターンや行動から学習してネットワークやセキュリティの潜在的な問題を予見し、問題が発生する前にプロアクティブなソリューションを提供します。この予測能力は、SASEの有効性を増幅し、よりセキュリティが高く、効率的で堅牢なネットワーク環境に貢献します。

さらに、AIを搭載したSASEは、かつてはバラバラだったテクノロジーを統合ソリューションにし、ユーザー中心主義を強化します。さまざまなネットワークとセキュリティ・パラメータの同時分析を容易にし、最終的に統合された効率的かつ効果的なソリューションを提供します。SASEが進化するにつれて、このレベルの統合はますます重要になり、AIの必要性がさらに強調されます。

AIを活用したSASEの未来は、変革をもたらすものです。AIを取り入れることで、SASEはセキュアネットワークフレームワークを超えた、高度にインテリジェントでプロアクティブなユーザー中心のソリューションへと進化します。AI技術の進化と成熟が進むにつれ、SASEとの統合はさらに深化し、近い将来、セキュリティ、ネットワーク管理、運用に継続的な影響を与えるでしょう。

AIを活用したSASEのFAQ